1 WIN10下安裝WSL2

1.1wsl2系統(tǒng)安裝

• 將win10升級(jí)到預(yù)覽版！??！
• 打開“控制面板” -> “程序和功能” -> “打開或關(guān)閉 Windows 功能”-> 選中“適用于 Linux 的 Windows 子系統(tǒng)”
• 打開windows商店下載ubuntu18.04或者其他版本
  總的可以分成以上三步，具體參見官網(wǎng)鏈接 wsl2-win10

1.2 安裝自己的一些必須項(xiàng)

sudo apt install gcc g++ make

1.3 /mnt目錄下掛載的文件系統(tǒng)默認(rèn)權(quán)限為777的問題

• 把下面automount的選項(xiàng)添加到/etc/wsl.conf文件中

  [automount]
  enabled = true
  root = /mnt/
  options = "metadata,umask=22,fmask=11"
  mountFsTab = false
  

• 在.profile,、.bashrc,、.zshrc或者其他shell配置文件中重新設(shè)置一下umask

  #Fix mkdir command has wrong permissions
  if grep -q Microsoft /proc/version; then
    if [ "$(umask)" == '0000' ]; then
    umask 0022
    fi
  fi
  

1.4 wsl2輕量桌面安裝

• sudo apt install xrdp xfce4
• sudo nano ./.xsession,輸入xfce4-session保存退出
• sudo nano /etc/xrdp/startwm.sh添加如下兩句
  
• 修改以下兩處的端口號(hào)sudo nano /etc/xrdp/xrdp.ini
  
• 打開遠(yuǎn)程桌面連接
  

2 NVIDIA驅(qū)動(dòng)安裝

為WSL 2安裝NVIDIA預(yù)覽驅(qū)動(dòng)程序-下載地址
執(zhí)行所下載的455.41_gameready_win10-dch_64bit_international.exe

參考鏈接installing-nvidia-drivers

3 安裝cuda toolkit 10.1

這里官方使用apt install的方式安裝cuda-toolkit-11-0，在我這里很慢,，我就使用已下載的cuda-10.1的toolkit進(jìn)行安裝（理論上其他toolkit版本的安裝方式都一樣）
在終端執(zhí)行sudo bash cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --no-opengl-libs
在彈出的UI中,，不選擇nvidia-driver，其余都選安裝

3.1添加環(huán)境,，并驗(yàn)證

• sudo nano .bashrc,，在末尾添加以下內(nèi)容：

  export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/nsight-compute-2019.4.0${PATH:+:${PATH}}
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
  

  source .bashrc

• 重新打開終端，執(zhí)行：nvcc -V
  

• 打開終端,，執(zhí)行

  cd ~/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/1_Utilities/deviceQuery
  make
  ./deviceQuery
  

  

則toolkit安裝完畢,。

4.安裝cudnn7.6

• 下載對(duì)應(yīng)cudnn版本，官網(wǎng)cudnn7.6
• 解壓該文件,，tar zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.4.38.tgz
• 執(zhí)行：

  sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
  sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
  

• cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
  

5 Anaconda安裝

• 下載鏈接 Anaconda-download
• conda換源

     conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
     conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge 
     conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/msys2/
     conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/
     conda config --set show_channel_urls yes
  

• conda create -n tf2 python=3.7
• pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple

至此,，所有驅(qū)動(dòng)安裝完畢。下面檢驗(yàn)tensorflow-gpu是否執(zhí)行正確,，在conda tf2環(huán)境下執(zhí)行>>> tf.test.is_gpu_available(),，會(huì)顯示True,。